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    北望你的安
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                    </li>
                    
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            <div class ="post_page_title_img" style="height: 25rem;background-image: url(/img/23.jpeg);background-position: center; background-repeat:no-repeat; background-size:cover;-moz-background-size:cover;overflow:hidden;" >
                <a href="#" style="padding: 4rem 4rem 2rem 4rem ;"><h2 >BART</h2></a>
            </div>
            <!-- Post -->
            <div class="typo" style="padding: 3rem;">
                <p>论文名称：<br>2020 ACL <u><a href="https://arxiv.org/abs/1910.13461" target="_blank" rel="noopener">BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension</a></u><br>参考文章：<br>（1）<u><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/a1KOxb_2ac5GR6uK2zlIeg" target="_blank" rel="noopener">《BART原理简介与代码实战》</a></u><br>（2）<u><a href="http://finance.sina.com.cn/stock/relnews/us/2019-11-04/doc-iicezzrr7106842.shtml" target="_blank" rel="noopener">多项NLP任务新SOTA，Facebook提出预训练模型BART</a></u><br>代码：<br><a href="https://github.com/renatoviolin/Bart_T5-summarization" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/renatoviolin/Bart_T5-summarization</a>  </p>
<h1 id="1-动机"><a href="#1-动机" class="headerlink" title="1.动机"></a>1.动机</h1><p>BART是一个预训练语言模型结合了双向的和自回归的transformer，先使用噪声函数破坏文本，再让模型通过seq2seq框架习得如何还原文本。该预训练模型在文本生成和阅读理解任务上表现较好，在摘要、问答、对话生成上均达到了SOTA。</p>
<h1 id="2-预训练任务"><a href="#2-预训练任务" class="headerlink" title="2.预训练任务"></a>2.预训练任务</h1><p><img src="/images/BART/1.jpg" alt="预训练任务"><br>（1）Token Masking：与BERT类似，随机采样token，并用[Mask]代替。<br>（2）Token Deletion：从输入文本当中随机删除token。<br>（3）Text Infilling：随机采样text span，span长度服从泊松分布（λ=3），一个text span被替换成一个[MASK]字符，即使span为0的时候也要进行替换，此时的替换就相当于插入一个[Mask]，灵感来源于SpanBERT。<br>（4）Sentence Permutation（句子排列）：打乱句子顺序<br>（5）Document Rotation：随机均匀地选择一个token，并旋转文档，使其以该标记开头。此任务训练模型以识别文档的开头。  </p>
<p>其中（3）和（4）效果最好。</p>
<h1 id="3-微调BART"><a href="#3-微调BART" class="headerlink" title="3.微调BART"></a>3.微调BART</h1><h2 id="3-1-文本分类"><a href="#3-1-文本分类" class="headerlink" title="3.1 文本分类"></a>3.1 文本分类</h2><p>利用BART获得句意表示，之后外接分类器就可以句子分类了。  </p>
<h2 id="3-2-文本生成"><a href="#3-2-文本生成" class="headerlink" title="3.2 文本生成"></a>3.2 文本生成</h2><p>因为BART有自回归的decoder，所以直接可以在文本生成任务上微调。</p>
<h1 id="4-实验结果"><a href="#4-实验结果" class="headerlink" title="4.实验结果"></a>4.实验结果</h1><p>只贴一下摘要任务的实验结果：<br><img src="/images/BART/2.jpg" alt="预训练任务">   </p>

            </div>

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        </div>
        <!-- Copyright 版权 start -->
                <div id="copyright">
            <ul>
                <li>&copy;2020 北望你的安. 版权所有</li>
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